推荐一个国人开源的推荐系统

共 1044字,需浏览 3分钟

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2021-08-07 00:43

来源:开源最前线(ID:OpenSourceTop) 猿妹综合整理

综合自:https://github.com/Tencent/bk-job


今天,要和大家推荐一个Go 编写的开源推荐系统——Gorse。



Gorse 旨在成为一个通用的开源推荐系统,可以快速引入各种在线服务。通过将商品、用户和交互数据导入 Gorse,系统将自动训练模型为每个用户生成推荐。项目特点如下:
  • 自动化:通过后台模型搜索,自动选择最佳推荐模型和策略;

  • 分布式推荐:单节点训练、分布式预测以及在推荐阶段实现水平扩展的能力;

  • Restful API:为数据 CRUD 和推荐请求提供 RESTful API;

  • 数据仪表盘:提供数据导入和导出、监控和集群状态检查的仪表板;



Gorse 是一个单节点训练和分布式预测推荐系统。Gorse 将数据存储在 MySQL 或 MongoDB 中,中间数据缓存在 Redis 中。集群由一个主节点、多个工作节点和服务器节点组成。主节点负责模型训练、非个性化物品推荐、配置管理、会员管理。服务器节点负责公开 RESTful API 和在线实时推荐。Worker 节点负责为每个用户进行离线推荐。此外,管理员可以通过主节点的仪表盘进行系统监控、数据导入导出和系统状态检查。

Gorse的主要工作流程如下:



1、用户产生的反馈被收集到数据存储中。

2、提取存档的反馈以训练推荐模型。Gorse中有两种模型(排名模型和CTR模型)。

3、离线推荐在后台从所有项目生成并缓存。

4、在线推荐基于缓存的离线推荐实时返回给用户。



目前,Gorse已经在Github上标星3.8K,累计分支 274 个(Github地址:https://github.com/zhenghaoz/gorse

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